FR 2709184 A1 19950224 FR 8100910 A 19810119 La présente invention est relative aux appareils produisant des mesures ambiguës d'un ou plusieurs paramètre(s), c'est-à-dire des mesures qui, au lieu de représenter la valeur vraie du paramètre aux erreurs de mesure près, fournissent une valeur qui doit être ajoutée à un multiple de rang inconnu d'.un facteur donné pour représenter la valeur vraie de ce paramètre. Un exemple de mesure ambiguë est représenté par les mesures de l'angle de rotation d'un axe. matériel équipé d'un capteur de position de l'axe sur un secteur circulaire de fournie par ce capteur est une indication ambiguë de l'angle réel dont 'a tourné l'axe entre deux-instants donnés. Cette valeur d'angle est égale à la différence des indications du capteur aux deux instants considérés à laquelle s'ajoute un multiple -de 2 radians dont le capteur ne peut fournir la valeur. On-représente la relation entre une valeur ambiguë issue d'une mesure et la valeur vraie du paramètre par la fonction mathématique dite "fonction modulo". Cette-fonction n'est pas bi-univoque,. c'est-à-dire que si, à une valeur vraie du paramètre correspond une seule valeur ambiguë, .à une valeur ambiguë correspondent. une infinité de valeurs vraies séparées par des intervalles égaux- à une même valeur appelée "ambiguïté". On rencontre des mesures- ambiguës dans certains dispo- une. énergie électromagnétique et détecter la présence d'une cible en captant l'écho (ou les échos) que renvoie la cible. magnétique émise, on peut obtenir. des mesures 'concernant, les paramètres cinématiques de--la cible et notamment sa: distance et sa. vitesse radiale, c'est-à-dire par rapport au radar. On constate cependant que, d'une façon générale, il distance et une bonne mesure de la vitesse de la cible. Il en est notamment. ainsi avec des radars à impulsions qui émettent l'énergie électromagnétique sous forme de trains d'impulsions de longueur d'onde donnée, impulsions qui se succèdent à une fréquence dite "fréquence de récurrence ou de répétition". La cible diffracte le rayonnement électromagnétique et le radar comporte un dispositif de réception propre à capter les échos issus de la cible sous forme de trains d'impulsions ressemblant aux trains d'émission, mais retardés du temps de propagation radar-cible-radar et décalés en fréquence par effet Doppler d'une valeur qui est fonction de la vitesse relative du radar par rapport à la cible. Ce retard.et ce décalage en fréquence constituent des mesures respectivement de la distance et de la vitesse de la cible par rapport au radar. En raison du caractère répétitif des signaux électromagnétiques émis par le radar, l'une au moins de ces mesures est en général ambiguë, les valeurs d'ambiguïté correspondantes étant liées à la fréquence de récurrence et à la longueur d'onde du rayonnement émis. Une méthode utilisée pour'lever ces ambiguïtés consiste à effectuer plusieurs mesures sur la cible en émettant des trains d'ondes respectifs à des fréquences de récurrence différentes. Les différentes valeurs- d'ambiguïté, de distance et/ou de vitesse correspondantes peuvent être alors combinées pour tenter d'accéder à des valeurs non ambiguës des paramètres de distance et de vitesse. Toutefois, les radars fonctionnent généralement dans des conditions difficiles, en raison notamment de la très faible amplitude._des signaux d'échos captés et des niveaux de bruit élevés de-l'environnement dans lequel ils sont plongés. Les mesures qu'ils fournissent sont donc non seulement ambiguës en vertu du principe même du radar à impulsions, elles sont en outre entachées d'erreurs qui font obstacle à la mise en oeuvre de techniques- simples pour lever les. ambiguïtés et, d'une façon-générale, rendent les procédures à cet effet délicates et souvent incertaines. L'invention a notamment pour but-de fournir un moyen d'améliorer la levée de l'ambiguïté des mesures d'au moins un paramètre dans.un dispositif de radar à impulsions à plusieurs fréquences de récurrence rendues opératoires par commutation. Selon l'invention, un dispositif pour déterminer au moins un paramètre d'une cible, tel que sa distance radiale ou sa vitesse relative, à partir de mesures entachées d'ambiguïté et d'incertitude, est caractérisé en ce qu'il comprend : un dispositif de radar à impulsions à fréquence de récurrence commutable pour produire, pour chaque fréquence de récurrence, des mesures, dont une au moins est ambiguë, des composantes d'un vecteur d'état caractéristique de l'état du système radar-cible; des moyens pour modifier la fréquence de récurrence par pas; guë d'une composante au moins pour la première fréquence de récurrence choisie, une pluralité de vecteurs d'état possibles pour la cible;des moyens pour réaliser, pour chacun de ces vecteurs d'état possibles, un filtre de Kalman adapté à simuler l'évolution du système radar-cible à partir d'un état initial défini par le vecteur d'état possible respectif, chacun desdits filtres étant propre à produire, pour chaque pas, un vecteur estimateur correspondant de l'état du système radarcible, en réponse aux mesures effectuées à la fréquence de récurrence à ce pas; et des moyens pour produire une mesure de la vraisemblance individuelle de chacun de ces estimateurs à l'issue des mesures de chaque pas, en vue de.déterminer le vecteur caractéristique du système radar-cible. Un vecteur d'état caractéristique du comportement d'une cible peut être défini par une ou plusieurs composante(s), telle(s) que la.distance radiale de la cible, sa vitesse relative par rapport au radar, son accélération, etc. Les mesures de l'une ou de plusieurs de ces composantes peuvent être ambiguës. A chacune de ces mesures ambiguës correspondent une pluralité de valeurs non ambiguës possibles du paramètre qui forment un peigne de valeurs. Quel que soit le nombre de paramètres dont les mesures sont ambiguës, on peut considérer qu'à l'issue de la première mesure des composantes du vecteur d'état caractéristique du système radar-cible, il existe une pluralité de vecteurs d'état qui auraient pu être tirés des mêmes mesures, correspondant aux différentes combi- santes du vecteur d'état.A chacun de ces vecteurs possibles, on associe, conformément à l'invention, un filtre de Kalman dont il constitue l'estimateur initial, ou -estimateur à l'issue du premier pas, et qui fournit à l'issue de chaque pas.suivant un nouvel estimateur de l'état du système radarcible en-réponse aux mesures produites à la fréquence de récurrence correspondante. La mesure de vraisemblance.obtenue à l'égard de l'estimateur tiré de chaque filtre de Kalman fournit un élément d'évaluation de la. crédibilité de. 1`estimateur produit par ce filtre à la fin d'un pas, comme représentation de l'état réel de la cible, et permet, après' un certain nombre de pas, d'effectuer une décision de sélection de.l'un des-filtres comme- étant celui qui, selon toute probabilité, a été correctement initialisé. Cette sélection peut être réalisée par un circuit correspondant, conformément à une forme de mise en oeuvre de l'invention. Les composantes du vecteur-estimateur présent à la sortie de ce filtre peuvent être alors considérées. comme fournissant des valeurs non ambiguës des paramètres définissant l'état du système radar-cible, y compris du ou des paramètre-(s) dont la mesure est entachée d'ambiguïté. La mesure de vraisemblance qui se trouve attachée à cet estimateur de vecteur fournit.un indice de la confiance qu'on peut accordèr à ces valeurs non ambiguës, compte tenu des incertitudes et de l'ambiguïté dont sont entachées les mesures. Le dispositif peut être agencé pour, après cette sélection, poursuivre l'estimation à l'aide du seul. filtre sélectionné. En effet, une fois l'ambiguïté levée, l'évolution du connu qui est pris en compte par le filtre de Kalman sélectionné. L'observation de différences importantes entre les mesures et les valeurs estimées peut fournir des renseignements sur l'introduction de perturbations éventuelles dans le système cible-radar. De telles perturbations peuvent consister par exemple en une accélération brutale de.la cible non conforme aux caractéristiques d'évolution auxquelles on est en droit de s'attendre de la part d'une cible poursuivie. La détection de telles perturbations peut permettre certaines applications du dispositif selon l'invention aux contremesures. L'expérience a montré que le dispositif selon l'invention se révèle capable de faire converger rapidement le processus itératif de 'levée de l'ambiguïté qu'il met en oeuvre pour permettre l'obtention d'un vecteur caractéristique du comportement réel de la cible avec un très bon degré de vraisemblance et'après un nombre réduit de commutations de la fréquence de récurrence. Dans le cas de radars Doppler à haute fréquence de récurrence, parfois aussi dénommés "radars Doppler à impulsions" et mettant en oeuvre des impulsions de fréquence cohérentes, c'est-à-dire présentant une relation de phase connue (obtenue par exemple en découpant une onde monochromatiquel, les mesures de-vitesse obtenues sont en général non ambiguës. En revanche, les mesurés de distance sont entachées d'un fort degré d'ambiguïté. On parvient avec le dispositif selon l'invention à lever l'ambiguïté affectant ces-mesures de distance, à l'aide d'un très petit nombre de commutations de la fréquence de- récurrence, en général inférieur à dix. La valeur de vraisemblance mesurée à la sortie du filtre sélectionné après la levée de l'ambiguïté fournit un indice de la confiance qu'on peut accorder aux valeurs non ambiguës de distance fournies par le dispositif selon l'invention à la fin de chaque pas-de mesure. l'invention s'effectue en considérant le nombre de vecteurs susceptibles de caractériser l'état--du système radar-cible à l'issue d'une première mesure des paramètres d'état de ce système pour une première fréquence de récurrence. Ce nombre de vecteurs peut être limité par la. connaissance qu'on peut avoir, par d'autres sources d'informations,- des limites dans lesquelles doivent se trouver la distance et/ou la vitesse de la cible. Ces mêmes sources d'informations peuvent fournir également une indication de la probabilité que le comportement de la cible soit représenté par chacun des vecteurs donnés pour lesquels un filtre de Kalman a été initialisé. Ces valeurs de probabilité sont alors utilisées pour initialiser des circuits de mesure de vraisemblance associés à chacun des filtres de Kalman.L'ensemble de ces mesures peut- permettre de réduirele nombre de filtres de Kalman et d'augmenter la vitesse de convergence du processus d'itération mis en oeuvre vers un vecteur caractéristique du système radar-cible associé à une valeur de vraisemblance-élevée. Les explications et la description à titre d'exemple qui suivent sont données en référence au Tableau I et au dessin annexé, dans lesquels : la figure 1 est un. diagramme d'impulsions mises en jeu dans un radar à impulsions; la figure 2 est un diagramme de signaux de fréquence dans un tel radar; la figure 3 est un diagramme illustratif du principe d'initialisation des filtres employés selon l'invention; la figure 4 est un diagramme illustrant schématiquement le principe du lever d'ambiguïté;* la figure 5 est un schéma synoptique d'un dispositif selon l'invention formé par la réunion des figures 5a et 5b; la figure 6 est un schéma synoptique détaillé d'une partie du dispositif de la figure 5, formée par la réunion des figures-6a et 6b; la figure 7 est un schéma synoptique d'une autre partie du dispositif de la figure 5. On considère un radar à impulsions émettant un train dans lequel fR est la fréquence de récurrence ou de répéti-R tion des impulsions. Ces impulsions sont obtenues par découpage d'une onde porteuse électromagnétique de fréquence F0. Le train d'impulsions émis se propage dans l'espace. Lorsqu'il est diffracté'par une cible située à une distance D, les échos correspondants forment un train d'impulsions reçues lumière). Les impulsions émises étant identiques, les impulsions diffractées sont indiscernables et le radar ne peut immédiatement suite. Cet intervalle T'est représenté sur la figure 1 entre les fronts montants des impulsions An et A'1 La mesure ' correspond à une mesure ambiguë du temps d'aller et retour des ondes diffractées liés au retard recherché par la relation : On peut convertir cette relation en distance et dire représentée par : On remarque que toutes-les cibles distantes du radar des échos identiques et sont donc indiscernables en distance. En ce qui concerne la mesure des vitesses, on sait qu'un radar peut mesurer la vitesse radiale de la cible en mesurant le décalage en fréquence de la porteuse du train d'impulsions de réception par rapport-à la porteuse du train d'émission. Ce décalage de fréquence est donné par la relation : où : F0 est la fréquence de la porteuse d'émission, et v la vitesse apparente de la cible par rapport au radar qui est très petite par rapport à c, la vitesse de la lumière. Si la fréquence de récurrence est fR, deux impulsions d.'écho cohérentes successives, caractérisées par leurs motifs de réception en phase RI et R-, sont espacées, de n périodes de F0+ f de noter ici que les impulsions émises-sont cohérentes, c'est-à-dire que le début de chaque impulsion est en phase avec le précédent, condition nécessaire à la détection des décalages Doppler à la réception, cette détection étant basée sur la réception de plusieurs impulsions d'échos successives et la mesure du déphasage des motifs de réception par rapport aux motifs d'émission. Si l'on considère (figure 2c) la porteuse d'un train d'impulsions en réception, issu d'une cible provoquant un teuse séparant deux motifs d'impulsions de réception successifs sera : On a représenté en R'1 et R'2 , sur la figure 2d, ces motifs. On constate qu'ils sont en phase avec les motifs de réception RI et R2 et pratiquement indiscernables de ces derniers. Chaque fois que le décalage de fréquence Doppler augmente de la fréquence de récurrence, les motifs de réception correspondants sont en phase et pratiquement indiscernables des précédentes mesures de ce décalage. Ainsi, la mesure de la fréquence de réception est entachée d'une ambiguïté fR.Les conséquences sur la mesure de vitesse par le radar-sont donc les suivantes, si v est la mesure de vitesse ambiguë correspondant au décalage Doppler mesuré et V la vitesse apparente Ces exemples simples montrent que l'ambiguïté des mesures de distance et de vitesse est fondamentalement liée à la forme d'onde du rayonnement électromagnétique émis. On considère un radar effectuant une mesure de distance ambiguë d et une mesure de vitesse ambiguë v sur l'écho réfléchi par une cible. On peut représenter, par des -points dans un plan distance/vitesse, l'ensemble des cibles qui auraient pu donner naissance à cet écho. On peut également dire que chacune des composantes, distance et vitesse, de ces points définit un vecteur d'état caractéristique du comportement de ces cibles ou que chacun de ces points est associé à un vecteur définissant le comportement d'une cible susceptible d'avoir été à l'origine des mesures effectuées. Sur la figure 3, ces points sont situés aux noeuds C CfR nombre de points correspondant à des vecteurs d'état: possibles pour la cible en fonction, de connaissances, a priori, sur Les intervalles de distance et de vitesse caractéristiques des cibles auxquelles le radar est destiné à s'attacher. Si la distance maximale à laquelle peut se trouver La cible est inférieure à C 2f , la mesure de-'distance est remplie, l'impulsion d'écho suivant immédiatement une impulsion émise correspond bien à cette dernière. Si c'est La vitesse radiale qu'on sait être inférieure. à cfR 2F , La mesure de. vitesse est non ambiguë, le.décalage de rrëquence mesuré entre La d'émission, étant-toujours petit par rapport à la fréquence de récurrence-et ne pouvant donc être multiple de celle-ci. Ce décalage résulte donc directement- de la vitesse relative de -la.cible et du radar. En outre, -il est en général possible, dans Les dispositifs de radar connus, de disposer, soit à L'aide d'autres techniques d'analyse des signaux reçus, soit à L'aide de dis-, positifs.de mesure- auxiliaires , d'indications approximatives 'sur la valeur des paramètres-- déterminant Le vecteur d'état de la cible. On peut ainsi réduire le nombre de vecteurs possibles susceptibles de caractériser une. cible qui est à l'origine d'un premier ensemble de mesures pour une première fréquence de récurrence donnée.Connaissant en particulier les incertitudes, attachées- à ces-mesures auxiliaires relativement grossières- de la distance et/ou', de-'La vitesse, on pourra- éliminer lesvaleurs: de ces paramètres- qui. correspondent à des- probabilités de trouver- la cible très- faibles et inférieures- à des bornes Conformément à l'invention, à l'issue de la. premièremesure des paramètres distance vitesse, et.de ces mesures auxiliaires non ambiguës, on détermine L'ensemble des valeurs non ambiguës possibles de ces paramètres que l'on utilise pour initialiser un filtre de Kàlman pour chaque vecteur d'état possible, correspondant, ces filtres de Kalman étant tous identiques et décrits-, quant leur fonctionnement, ci-après. Ces filtres évoluent en fonction des mesures de dis- successifs à des fréquences de récurrence modifiées à chaque pas. La comparaison de Leur comportement en réponse à ces mesures, dont les ambiguïtés varient à chaque pas, permet de déterminer celui desdits filtres, qui correspondait initialement au vecteur véritablement représentatif de l'état de la cible à l'issue du premier pas. de mesure. Pour simplifier les explications qui.vont suivre, on supposera que le radar à impulsions fournit des mesures ambiguës en distance et non ambiguës en vitesse. Tel est le cas-notamment des radars dits Doppler à impulsions à haute fréquence de répétition. Dans ce cas, la mesure- de distance seule-- est ambiguë. Le nombre de vecteurs possibles pour caractériser .la position et le comportement de la. cible à la suite de la. première mesure-est donc égal -au nombre de valeurs de distance possibles de cette cible, à l'issue de la premièremesure de.distance. Ces valeurs de distance sont réparties suivant un peigne dont les dents sont espacées'd'un pas A D(I), fréquence de récurrence fRI utilisée au premier pas de mesure. Les points représentatifs des vecteurs correspondants sont contenus dans un domaine' 9 figuré en tirets sur la figure 3. axe- des distances d'origine 0,. un peigne de différentes positions possibles de la cible, -.définies.' par des carrés numérotés tion C.3,. représente la position véritable de la cible. Les valeurs d'initialisation sont distantes de l'ambiguïté AD(I). A L'instant t2 (figure 4.'2),- la position réelle- de la. i̇ble a changé en fonction de sa vitesse- relative V.Le- point L'origine 0 (qui peut correspondre à la position du- radar) , an supposant que. l'accélération de cette- cible soit nulle. ses positions possibles- de cette cible C.1 à C.5 sont repré;entées. par des losanges, figurant les dents du peigne qui . sont décalées par rapport aux dents du peigne de la figure On suppose qu'à l'instant t2 se termine une nouvelle mesure faite avec une fréquence de récurrence différente correspondant à une ambiguïté AD(2)- Sur la-figure 4.3, on a représente, par des cercles les différentes positions possibles C!1 à CI 5 de la cible qui correspondent à la mesure ambiguë effectuée avec cette nouvelle ambiguïté.Etant donné qu'on a supposé que les mesures n'étaient pas entachées d'erreurs et que, par ailleurs, la cible, dont la vitesse était connue par la première mesure, n'était pas soumise à une accélération, l'une des positions possibles de la figure 4.3 doit correspondre avec une des positions prévues de la cible, conformément à la figure 4.2. Parmi les filtres de Kalman initialisés pour les positions C.1 à C.5 de la figure 4.1, l'un d'eux l'est à la vraie valeur de la distance de la cible. Les filtres de Kalman sont propres à déterminer chacun une position respective de la figure 4.2 à l'instant t2 à partir des données initiales qui leur avaient été fournies, sur la base des mesures réalisées à l'instant t1.Lorsqu'ils reçoivent les mesures effectuées à l'instant t2 (figure 4.3), celui de ces filtres qui avait été correctement initialisé va détecter une coïncidence entre la position prévue selon la figure 4.2 et la position résultant de la mesure. C'est le cas dans l'exemple du filtre initialisé pour la position C.3 correspondant à la valeur réelle de la distance de la cible. En revanche, les autres filtres qui n'avaient pas été correctement initialisés vont détecter l'existence d'un écart respectif, entre la position théorique C.1 à C.5 de la cible selon la figure 4.2 et la position correspondante C!1 à CI 5 à la suite de la mesure selon la figure 4.3. Cet écart appelé "innovation" est représenté pour chaque filtre par un vecteur respectif sur la figure 4.4. Le filtre qui fait apparaître un vecteur d'innovation nul était celui qui était bien initialisé au départ (c'est-à-dire le filtre initialisé pour la position C.3 de la figure 4.1). La distance fournie par ce filtre correspond à la valeur non ambiguë de la distance mesurée.. En pratique, la détermination du filtre qui détecte une innovation nulle n'est pas aussi facile que dans l'exemple très simple qui vient d'être décrit pour faciliter la compréhension. Les erreurs de mesures, en particulier qui perturbent le fonctionnement du radar, doivent être prises en compte dans la prédiction des positions possibles de la cible à chaque instant de mesure, et dans la détermination de l'innovation, à la suite de chaque nouvelle mesure. Un dispositif permettant de lever l'ambiguïté à partir de mesures qui sont entachées d'erreurs est décrit d'une façon générale en référence à' la figure 5. La description de ce dispositif et de son fonctionnement est destinée à bien faire comprendre les principes de l'invention et les particularités de sa mise en oeuvre, en développant les indications succinctes qui viennent d'être fournies. Il est entendu que la.mise en oeuvre pratique de ces principes peut étre. effectuée par tout moyen qui pourra paraître approprié à l'homme de l'art. Une antenne 10 pour l'émission et la réception d'énergie électromagnétique par un radar à haute fréquence de récurrence-est couplée à une unité de mesure 12. Celle-ci comporte un circuit d'émission propre à moduler une onde porteuse émise à une fréquence qui peut être par exemple de 1000 MHz, pour émettre des trains d'impulsions correspondantes régulièrement espacées et cohérentes. La fréquence de récurrence fR (k), à l'issue d'un pas k de mesure donné, est affichée à une entrée 16 de l'unité. 12 par une ligne de commande 14. Entre chaque impulsion émise, l'antenne 10 détecte, sous le contrôle de l'unité 12, un écho reçu en provenance d'une' cible.A partir de ces échos, les circuits de réception de l'unité 12 déterminent une mesure non ambiguë de la vitesse apparente de la cible v et une mesure ambiguë de la distance radiale de cette dernière d pour chaque pas.k de mesure. Il existe, dans la littérature spécialisée, des textes se rapportant au fonctionnement de tels radars, notamment : "INTRODUCTION TO RADAR SYSTEMS" de MERRILL I. SKOLNIC, "RADAR HANDBOOK" publié sous l'égide du même auteur, par le même éditeur. On pourra se reporter, dans ce dernier ouvrage, aux chapitres 3 "WAVE FORM DESIGN" and 19 "PULSE DOPPLER RADAR". Les trains d'impulsions émis par l'unité de mesure pour chaque fréquence-de récurrence ont une certaine durée minimale,- suffisante pour permettre la réception d'un train correspondant de plusieurs impulsions d'échos à partir des-. quelles des mesures de'vitesse et de distance relativement précises peuvent être obtenues. Ces mesures de distance (ambiguë d) et de vitesse V apparaissent sur des sorties désignées collectivement par la référence 20 de l'unité de mesure, à la fin de chaque pas de' mesure. Associées à ces mesures figurent également des indications de l'incertitude qui leur est liée. Ces indications, qui sont exprimées par les variances d 2 et cr 2 au sens du calcul des probabilités, attachées aux mesures de distance et de vitesse, apparaissent sur des sorties désignées collectivement par la référence 21 .de l'unité de mesure 12. D'unité de mesure possède-également deux sorties, désignées sous la référence collective 17, sur lesquelles sont respectivement disponibles des indications d'ambiguïté de distance AD(k+l) et de vitesse Av(k+l) pour la. fréquence de récurrence fR(k+1) utilisée au cours du pas de mesure considéré k+l. On a vu précédemment comment ces valeurs d'ambiguïté se déduisaient de la valeur de la fréquence de récurrence et ainsi que de la fréquence de la porteuse pour l'ambiguïté de vitesse. Dans le cas pris: à titre d'exemple, on notera que la valeur de l'ambiguïté de vitesse est sans importance, en raison de l'hypothèse faite que la fréquence fR est suffisamment élevée par rapport au décalage Doppler auquel on peut s'attendre pour les cibles considérées, pour que la mesure de vitesse ne soit pas ambiguë.En conséquence, la sortie d'ambiguïté AV(k+1) est mentionnée seulement pour mémoire. L'unité de mesure 12 possède également une sortie 18 sur laquelle apparaît un signal à la fin de chaque pas de mesure pour une fréquence de récurrence donnée. Cette sortie 18 est reliée à une entrée 61 d'un compteur de pas 60 qui est incrémenté d'une.unité à la réception du signal apparaissant à la fin de chaque pas de mesure sur la sortie 18. Afin de dater la fin de chacun de ces pas de mesure, la sortie 18 est également reliée à l'entrée 67 de validation d'une porte 68 permettant, dans sa condition validée, de faire apparaître sur sa sortie 76, un compte d'impulsions effectué par un compteur 70 dont.. la sortie' est reliée à l'entrée 69 de la porte 68. Ce compteur 70 est alimenté sur son entrée 72 par des impulsions d'horloge 75. Ainsi, la différence des comptes -d'impulsions apparaissant sur la sortie 76 de la porte 68 entre les fins de deux pas de mesure à des instants respectifs t(k) et t(k-f-l) est représentative de 1.'intervalle de 'temps séparant les fins de ces deux pas. Un circuit d'initialisation 35 reçoit, sur une entrée 65,- un signal de déclenchement, sur une sortie 64 du compteur de pas 60, à la fin du premier pas de mesure, c'est-à-dire pour le pas k+1. Ce circuit d'initialisation 35 reçoit, sur une entrée 39, les signaux de mesure de distance et de vitesse'présents aux sorties 20 de l'unité de mesure 12, sur une entrée 394 les indications de variance issues des sorties 21 de ce circuit, sur une entrée 37- des indications i̇ssues d'une sortie 19 du circuit 12 et. relatives à une mesure grossière de la distance non ambiguë de la cible, (et éventuellement de sa vitesse si la mesure de celle-ci, est ambiguë)., de nature à être utilisées pour sélectionner parmi l'ensemble des positions possibles pour la cihle à l'issue de la première mesure un peigne de positions probables plus restreint. Sur une entrée 36, le circuit d'initialisation reçoit également l'indication d'ambiguïté de distance, à AD(k+1) et éventuellement de vitesse à AV(k+1) par l'intermédiaire d'une ligne 15.Enfin, ce circuit possède une entrée 77 propre à recevoir l'indication de comptage M1 de'temps présente à la sortie 76 de la porte 68. Le circuit d'initialisation n'est réceptif aux indications-présentes sur les entrées qui viennent d'être passées en revue, .39, 394, 37, 36 et 77, que lorsqu'il reçoit une impulsion sur son entrée 65, à la fin du premier pas de mesure. A l'aide des indications présentes sur ses entrées, à la fin de ce pas, il est propre à produire une pluralité d'indications de sortie propres à initialiser les circuits qui vont être décrits ci-après. La détermination de ces indications d'initialisation qui apparaissent sur des sorties Le circuit des figures 5a. et 5b (voir en particulier figure 5b_) comprend une batterie de N filtres de Kalman 251 tées respectivement 22, 23, 24, 28 et 29, ces références étant affectées d'un' indice 1 à N correspondant à l'indice du filtre auquel ils appartiennent. Sur leurs entrées 22, ces filtres reçoivent les indications présentes sur les sorties 20 de l'unité de mesure 12, à la fin de chaque pas de mesure. Ces indications sont symbolisées par le terme z(k+1) pour des raisons qui seront explicitées ci-après. Sur leurs entrées 28, ces filtres reçoivent des indications- présentes à la. sortie 17 de l'unité de mesure 12 utilisée au pas de mesure k+1. Les entrées 29 des filtres 25 reçoivent, en provenance d'une sortie 32 d'un circuit d'analyse de. covariance 30,.qui sera décrit ci-après,- une.indication A(k) fonction de l'intervalle. de temps &(tk) séparant la fin du pas k+1 de mesure de Les entrées 23 reçoivent d'une sortie 31 du circuit d'analyse de covariance 31 une indication C(k+l). Enfin,.les entrées 24 des filtres de Kalman sont des entrées d'initialisation,.chacune de ces entrées étant reliée à une sortie 34 d'indice correspondant du circuit d'initialisation 35, pour recevoir de ce dernier,-à la'fin du premier pour ce filtre, le cas échéant associée à une valeur de'vitesse correspondante. Dans le cas retenu présentement à titre d'exemple, la-valeur de vitesse initiale transmise à chacun des filtres de Kalman 25. à 25N est la même puisqu'on a supposé que la vitesse mesurée par l'unité de mesure était non ambiguë. Les valeurs d'initialisation respectivement, appliquées aux entrées 24, à 24 des filtres de Kalman sont.désignées par les citées ci-après. Chaque filtre de Kalman 251 à 25N possède deux sorties26 et 27 munies de l'indice du filtre respectif. Les sorties 26 sont reliées chacune à une'entrée 42 d'indice- respectif (entrées 421 à 4-2N) d'un circuit de mesure des vraisemblances chaque pas de mesure k à ce circuit de mesure de vraisemblance. Le circuit de mesure de vraisemblance possède également N entrées, désignées collectivement par la référence 45, et reliées chacune à une sortie 381 à 38N , respective, du circuit d'initialisation 35 dont elles reçoivent une indication de vraisemblance initiale respectivement repérée par les Enfin, sur une entrée 43, le circuit de mesure de vraisemblance 40 reçoit un signal M(k+l) issu d'une sortie 33 du circuit d'analyse de covariance 30. Ce circuit de mesure de vraisemblance 40 possède N sorties 44 à 44N reliées chacune à une entrée respective 541 à 54N d'un circuit de sélection 50 pour lui transmettre Le circuit sélecteur 50 possède également N entrées 52, à 52N respectivement reliées aux sorties 27 de même indice après. Le circuit sélecteur reçoit en outre, sur une entrée 58, une indication du nombre k+1 de pas de mesure effectués issue de la sortie 62 du compteur de pas 60. Il comprend trois sorties 55, 56 et 57. Les sorties 55 et 57 sont destinées à fournir-respectivement un signal XS et WS à la sortie du dispositif de lever d'ambiguïté.Le signal XS (on utilise ici le terme "signal" pour désigner également des ensembles de signaux correspondant chacun à une composante d'un vecteur caractéristique de l'état d'une cible) représente les composantes non ambiguës d'un vecteur sélectionné à l'issue d'un certain nombre de pas de mesure, comme représentant, avec une forte probabilité, l'état de la cible détectée, le signal WS représentant un indice de la confiance qu'on peut placer dans la validité des indications présentes sur la sortie 55. La sortie 56 est raccordée à l'entrée 16 de l'unité de mesure 12 par la ligne 14 pour afficher sur cette dernière l'indication d'une nouvelle fréquence de récurrence fR(k+2) pour l'émission du train d'impulsions de pas de mesure suivant k+1. Enfin, le circuit d'analyse de covariance 30, destiné à fournir certaines indications aux filtres de Kalman 25 à 25N et au'circuit de mesure des vraisemblances 40 afin d'orchestrer leur fonctionnement, reçoit : sur une entrée 101, l'indication de fin de pas de mesure présente à la sortie 18 de l'unité de mesure 12; sur une entrée 107, l'indication de date de cette fin de pas k+1 présente à la sortie 76 de la porte 68; sur une entrée 131 les indications R(k+l) de la sortie 21 de l'unité de mesure concernant.la variance des mesures effectuées; sur une entrée 103 le temps t(l) de fin de la première mesure en provenance d'une sortie 78 du circuit .d'initialisation 35; et enfin, sur une entrée 101, -des indications de covariance caractérisant 'la fonction de probabilité à laquelle obéissent les variables d'initialisation X1(1/1) à tialisation 35. mine, à un instant t(k+l) est suivi d'un cycle d'évaluation par chaque filtre 25 de l'évolution de la cible depuis la fin de l'instant t(k) du pas de mesure précédent et d'assimilation des résultats de la nouvelle mesure au pas k+1 en'les intégrant au résultat.obtenu à la suite des mesures effectuées au pas k précédent. D'une façon générale,.. au début du cycle d'évaluation et d'assimilation suivant la fin d'un pas-de mesure k+1, chaque filtre de Kalman-détermine, à partir des données qu'il avait précédemment élaborées, un "prédicteur" du vecteur-caractéris-. tique de la cible à la fin du pas de mesure k+1, c'est-à-dire détermine les valeurs des composantes de ce vecteur'pour tenir compte de l'évolution prévisible de la-cible entre les instants t(k) et t(k+l). Chacun'des filtres de Kalman 25 reçoit sur son entrée 22 les valeurs mesurées - d et V -à l'issue du pas k+1. La comparaison de chacune de ces valeurs avec les valeurs des composantes du prédicteur permet de définir un-vecteur d'écart entre le vecteur prédicteur et le vecteur de mesure, appelé "innovation" (k+1) et dont les composantes sont obtenues par différence des composantes respectives de ces vecteurs. L'innovation produite-par chacun des filtres 22 au pas k+1 est utilisée à deux fins : 1- elle est combinée par chaque filtre de Kalman avec le vecteur prédicteur précédemment déterminé par ce filtre pour vu des mesures à l'issue du pas k+1. Ce vecteur de forme (k+1/k+1) est propre à chacun des filtres et apparaît à sa sortie 27 correspondante pour être transmis à l'entrée 52 de même indice du circuit sélecteur. 2- La valeur d'innovation (k+1) est également transmise pour chaque filtre 25i par sa sortie 26. à l'entrée 42i d'indice correspondant du circuit de mesure des vraisemblances 40, pour déterminer une valeur respective Wi(k+1). La signification de cette valeur (k+1) est celle d'une mesure de la représente réellement l'état- de la cible. Le processus de fonctionnement du circuit des figures 5a-5b est un processus itératif , chaque valeur d'estimateur à la sortie du filtre 25. Il-est donc nécessaire d'initialiser les filtres 251 à 25N et le circuit de mesure des vraisemblances 40. A l'issue du-premier pas de mesure, l'unité de mesure 12 produit une valeur de distance ambiguë d(l) (ambiguïté AD(1)) et une valeur de vitesse non ambiguë V(l). A ces valeurs correspond un peigne 9 de positions possibles de la cible (figure 3) . Le nombre N de filtres de Kalman peut correspondre à un maximum du nombre de-vecteurs d'état susceptibles de caractériser l'état d'une cible au vu de-telles mesures de distance et de vitesse. Ce nombre peut être réduit à un nombre N' en fonction des indications de la sortie 19 de l'unité 12 comme expliqué précédemment. On remarquera que pour la clarté de l'exposition, on a choisi ici de représenter une batterie de filtres de Kalman fonctionnant en parallèle à l'issue de chaque pas de mesure. Il est bien-entendu qu'un mode de réalisation série peut-être adopté dans lequel un même dispositif peut être employé pour effectuer successivement des opérations de filtrage correspondant à-chaque vecteur d'initialisation à l'issue de chaque pas. Chacun des vecteurs d'initialisation X (1/1) d'un filtre 25p est défini par une composante de vitesse V et une compo- sante de distance Dp = d(l) + pA (1). Le circuit d'initialisation 35 est un circuit logique qui, pour chaque sortie 34 , combine les indications de ses entrées 36 et 39 pour former les signaux Dp et V qui - sont transmis à l'entrée 24 p du filtre 25 , en réponse au signal de déclenchement sur son entrée 65 à la fin du pas 1... En même temps, un ensemble de valeurs de covariance délivré sous la forme de signaux P(l) à la sortie 98 du circuit 35 à partir des indications de covariance des mesures initiales ayant servi à l'élaboration de ces vecteurs X. à XN et présentes à la sortie 21 de l'unité de mesure 12, à la fin du premier pas. la base desquels les filtres de Kalman sont initialisés, l'un d'eux Xr(1/1) représente mieux l'état réel de la cible que les autres filtres et cette relation d'inégalité doit apparaître au fur et à mesure que l'itération se poursuit avec des fréquences de récurrence différentes. Le circuit de vraisemblance 40 qui effectue la détermination des valeurs de vraisemblance respectives des estimateurs issus de chacun des filtres 25, à 25N est lui-même initialisé à partir de valeurs de départ qui lui sont transmises.sur ses entrées 45 par les sorties 38 à 38N du circuit d'initialisation 35. Les indications de ces sorties peuvent être des valeurs de vraisemblance initiales égales entre elles et à , dans l'hypothèse où l'on ne dispose pas de renseignements sur la position probable'de la.cible parmi les dents du peigne de position possibles.En revanche, si une mesure non ambiguë approximative transmise sur l'entrée 37 du circuit d'initialisation est accompagnée d'une indication sur la distribution des probabilités de présence de la cible sur les ' dents du peigne, les indications sur les sorties 38.. à 38N sont modulées pour tenir compte de cette distribution. Au fur et à mesure que-de nouveaux pas de mesure sont effectués, l'itération progresse, chaque détermination d'un estimateur et d'une innovation associés incorpore les déterminations correspondantes effectuées au pas précédent. En particulier, il existe'un filtre pour lequel les vecteurs plus faibles par rapport aux autres et pour lequel l'indice de vraisemblance Wi(k) correspondant augmente aux dépens des indices de vraisemblance des autres filtres. Lorsque cet indice de vraisemblance est suffisamment élevé, on peut adopter l'estimateur correspondant comme représentatif de l'état réel de la cible et considérer que l'ambiguïté est levée. Ainsi, à la fin du cycle d'évaluation suivant chaque pas de mesure, le circuit sélecteur 50 effectue une'analyse des indices de vraisemblance W, à WN présents sur ses entrées récurrence FR(k+l) pour le pas de mesure suivant, l'indication de cette fréquence étant appliquée par sa sortie 56 à l'entrée 16 de l'unité de mesure. Si l'une des valeurs W, à WN atteint un seuil déterminé, par exemple 99%, indiquant.-que l'estimateur associé X(k/k) a de très fortes chances de représenter le vecteur caractéristique du comportement réel de la-cible, le sélecteur peut sélectionner les valeurs WS et XS correspondantes de l'indice de vraisemblance et de 1`estimateur comme mesure. La phase de lever de l'ambiguïté est terminée. Le sélecteur peut alors, par une liaison de commande non représentée, inhiber correspondant aux valeurs sélectionnées avec lequel il peut poursuivre les mesures de l'a cible détectée au cours de l'évolution de cette dernière par rapport au radar. Après cette .revue de caractère général du fonctionnement de l'appareil, une explication plus approfondie va être donnée. Cette explication débute par un bref .rappel des principes mis en oeuvre dans un filtre de Kalman, dans la mesure où ils sont nécessaires à la compréhension de l'invention. On trouvera des développements plus amples sur les filtres de'Kalman, dans les ouvrages suivants : - KALMAN R.E. A NEW APPROACH TO LINEAR FILTERING AND PREDICTIONPROBLEMS JAZWINSKI A.H. STOCHASTIC PROCESSES AND FILTERING THEORY J. BASIC ENG. TRANS ASME Vol. 82 D (1960)' ACADEMIC PRESS (1970). Un filtre de Kalman est utilisé pour déterminer l'état d'un processus défini par un ensemble de variables, à partir de connaissances "a-priori" du déroulement de ce processus; et de mesures qu'on effectue sur certaines au moins des variables susceptibles de décrire l'état de ce processus. L'ensemble de ces variables constitue un vecteur dit "vecteur d'état". Dans sa version discrète, mise en oeuvre dans la présente invention, le filtre de Kalman requiert la description a priori-,de l'évolution d'un processus sous forme d'une relation linéaire.liant la'valeur du vecteur d'état X(k) à l'instant t(k) de fin du pas k à sa valeur X(k+1) à l'instant t(k+l) de fin du pas k-t-1; sous la forme d'une relation qui peut être exprimée en notations matricielles par : dans laquelle : A(k) est une matrice de transition d'état de l'instant t(k) à l'instant t(k+l); u(k) est une suite de-variables aléatoires multidimensionnelles gaussiennes de moyenne nulle, indépendantes, dite "suite de perturbations", dont la matrice de covariance est exprimée par : G(k) est une matrice de perturbation qui définit l'action de la perturbation u(k) sur le déroulement du processus étudié. Indépendamment de la description a priori de l'évolution du processus telle qu'elle est exprimée par la relation (V), lé filtre utilise également des données en provenance d'un appareil de mesure, ces données constituant un vecteur dé mesure Z(k) qui est lié par une relation linéaire au vecteur d'état X(k) qui définit l'état du processus à chaque pas k : Dans cette relation : H(k) est une matrice de-mesure; et v(k) représente l'erreur de mesure propre à l'appareil utilisé. suite de variables aléatoires multidimensionnelles gaussiennes indépendantes, de moyenne nulle, dont la matrice de covariance est : Le symbole v(k) est une matrice colonne v(k)T est la matrice transposée de v(k) E(g) représente la fonction espérance mathématique de g.. A l'issue de chaque pas de mesure k, le filtre de Kalman détermine une valeur du vecteur d'état représentatif du processus, dans laquelle le résultat de la mesure au pas k est pris en compte en tenant compte cependant de l'ensemble des résultats de mesures qui avaient été obtenus aux pas précédents. Ainsi, si l'on suppose Connu l'estimateur X(k/k) fourni par le filtre, à la fin du pas k, sachant qu'on a exploité toutes les mesures jusqu'à ce pas inclus, le filtre détermine, en.fonction de l'instant t(k+l) de la fin du pas k+1, un prédicteur X(k+l/k) du vecteur d'état, sachant qu'on a exploité toutes les mesures jusqu'au point k inclus, défini par la formule : A partir de ce prëdicteur, des valeurs correspondantes de mesure prédites pour le pas k+1 peuvent être déterminées, selon la relation : tirée de la relation (VI). Le filtre de Kalman fait alors-apparaître l'innovation . (k+1) par comparaison des mesures prédites aux mesures réellement disponibles à la sortie-de 1'appareil de mesure, à la-fin du pas k+1, et qui sont les composantes d'un vecteur Z(k+l) : Le filtre de Kalman présente la particularité d'utiliser l'innovation ainsi déterminée pour corriger le prédicteur selon la relation (VII), afin d'en déduire le nouvel estimateur X(k+l/k+l) à la fin du pas k+1 selon la relation : La valeur d'estimateur ainsi obtenue intègre les mesures effectuées au dernier pas, en tenant compte de l'expé- rience acquise sur le comportement de la cible au cours des pas précédents, grâce à un coefficient de pondération de l'innovation C(k+l). Les coefficients C(k+l) sont fournis, pour l'ensemble des pas successifs, par une procédure caractéristique du fonctionnement du filtre de'Kalman et faisant intervenir les matrices de covariance des vecteurs d'état estimés et prédits ainsi que les matrices de covariance des perturbations mentionnées à propos de la relation (V) et des erreurs de mesure (voir relation VI). Chaque cycle d'évaluation suivant la. fin d'un pas de mesure k+1 est accompagné d'un processus récurrent de déter- les relations suivantes : On rappelle que les définitions des différentes notations utilisées sont rassemblées dans le Tableau-I, à la fin du texte. Le symbole T représente l'opérateur de transposition d'une matrice; le symbole -1 représente l'opérateur d'inversion d'une matrice; la notation I représente la matrice unité. La séquence des innovations (k+1) est une séquence de variables gaussiennes multidimensionnelles, de moyenne nulle, indépendantes d'un instant à l'autre, dont, comme on l'a indiqué précédemment, la matrice de covariance est M(k+l). Dans le domaine concerné par l'invention, le filtrage de Kalman est appliqué à un processus d'évolution d'un système radar-cible, défini notamment par la distance et la vitesse radiale. Pour caractériser l'évolution de ce système, on considère que l'accélération radiale de la cible par rapport au radar obéit à un processus aléatoire obtenu par filtrage dans un filtre du premier ordre d'un bruit blanc gaussien. La loi d'évolution du système radar-cible peut alors être représentée par le système différentiel : Dans cette relation : D est la distance radar-cible; V est la vitesse relative radar-cible; r est l'accélération relative radar-cible; b(t) est un bruit blanc de densité spectrale b telle que la variance de corresponde à certaines caractéristiques de manoeuvrabilité de la cible; et X, A et G désignent les matrices qui les surmontent dans la relation (XV) ci-dessus. Le paramètre T est une constante de filtrage dans un filtre en 1 1+ p (en représentation de Laplace), qui exprime que la vitesse de variation de l'accélération apparente de la cible ne dépasse pas une certaine valeur liée au coefficient de filtrage . Le modèle d'évolution du système cible-radar précédent est une représentation continue en fonction du temps. En revanche, l'instrument de mesure constitué par le radar fonctionne par pas, en fournissant à des instants discrets t(k) des mesures de la distance et de la vitesse. Il est donc nécessaire de discrétiser le modèle représenté par la relation (XV) en admettant que le bruit b(t) est constant entre deux instants de mesure, sans changer sa densité spectrale à l'origine. Cette approximation se justifie du point de vue du comportement de l'accélération r si la constante de temps de filtrage T est suffisamment grande par rapport au temps moyen séparant deux mesures. La résolution du système différentiel de la relation (XV) entre les instants t(k) et t(k+l) permet d'écrire la relation : dans laquelle : et : U(k) est une suite de variables aléatoires gaussiennes indépendantes, de moyenne nulle, de variance Q(k) telle que la variance de soit cohérente avec les possibilités de manoeuvre des-cibles. Les composantes D(k), V(k), (k) constituent les composantes du vecteur d'état du système radar-cible à l'instant t(k) qu'on peut noter X(k), ce qui permet de constater la concordance de la relation (XVI) avec la relation (V) ayant servi de base au rappel du fonctionnement du filtre de Kalman. Un appareil qui effectuerait des mesures non ambiguës Z(k) de la distance et de la vitesse de la cible par rapport au radar pourrait être décrit par la relation : dans- laquelle : (k) est un vecteur de bruit de mesure du vecteur distancevitesse, dont la covariance peut s'exprimer par la mesures ambiguës en distance et en vitesse, dont les ambiguïtés relation (IX) définissant l'innovation pour un vecteur d'état X(k) de composante D(k), V(k) et r(k), en sachant que le vecteur de mesure fictif Z (k+1) est relié au vecteur de mesure ambiguë z(k+1) réellement disponible par la relation : dans laquelle les composantes du vecteur z(k+l) sont les mesures ambiguës d(k+l) et v(k+l). En tenant compte des relations (IX) , (XVI) , (XX) et (XXII), il est donc possible de déterminer une innovation Le vecteur Zi(k+1/k) est un prédicteur de mesure non ambiguë et non entachée d'erreur déterminé à partir du prédicteur d'état (k+1/k). En-conséquence, revenant à l'exemple décrit en référence à la figure 5 dans lequel la vitesse n'est pas ambiguë, 25i est propre à déterminer une valeur d'innovation ambiguë et une nouvelle valeur d'estimateur à l'issue de chaque pas de mesure, sur la base des valeurs ambiguës fournies par cette mesure. On remarque que, pour l'ensemble des filtres 25i à 25N, les coefficients C(k+l) nécessaires à la détermination du nouvel estimateur en fonction de l'innovation sont les mêmes. D'une gaçon générale, on note que le calcul récurrent défini par les relations (XI) à (XIV) est le même pour tous ces filtres, dès que la valeur de l'instant t(k+l) est connue à la fin d'un pas de mesure. Le circuit d'analyse de covariance 30 est adapté à effectuer les calculs de l'ensemble de ces coefficients dès la réception d'une indication de fin de pas sur son entrée 107 et après lecture de l'instant t(k+l) correspondant sur son entrée 105.Il exploite l'information initiale P(l) présente sur son entrée 101 correspondant à la matrice de covariance initiale des vecteurs d'état (1,1) ainsi que l'information de covariance des mesures effectuées au pas k+1 sous la forme de la matrice de covariance R(k+1) présente sur son entrée 131. Dans le circuit d'analyse de covariance 30 sont également mémorisées de façon permanente les matrices A, G et l'écart type de l'accélération radiale admise permettant de calculer à chaque pas les matrices A(k)., G(k) et Q(k), ces deux dernières caractérisant les termes aléatoires de l'évolution du processus avec la matrice de covariance correspondante, qui correspondent à des hypothèses lequel 1 '-appareil décrit est envisagé. Conformément à une caractéristique importante de l'invention, 'l'estimateur produit à la sortie de chacun des' indice de vraisemblance correspondant Wp (k+1) qui est également issu d'un processus récurrent appliqué par le circuit de mesure de vraisemblance 40. On a vu que l'existence des erreurs de mesure ne permettait pas de lever l'ambiguïté dès la deuxième ou la troisième mesure effectuée à des fréquences de récurrence différentes. On se contente donc, à l'issue de chaque mesure, de déterminer, pour chaque filtre, une probabilité que 1.'estimateur produit par ce filtre à l'issue d'un tatif de- 1-'état du système cible-radar.. On suppose qu'une telle probabilité W1 (k) ait été déterminée pour le filtre 25i au.vu des mesures obtenues -jusqu'au pas k. On peut noter : le second membre de cette relation se lisant "probabilité que le filtre d'indice! soit celui -qui a été correcte- Z (k) ". La mesure effectuée avec la fréquence de récurrence matrice de covariance M(k+1) comme il- a été expliqué précédemment. On démontre- que la probabilité Wi(k+1) peut être obtenue par la relation : dans laquelle alpha i (k+1) est défini par la relation suivante : où les exposants (T) et (-1) ont été définis précédemment à propos des équations (XI) à (XIV) notamment, et le terme est un coefficient de normalisation sur l'ensemble des N filtres de Kalman, qui peut être défini par la relation : On constate que la valeur., de l'indice de probabilité le filtre i à l'issue du pas k+1 et qu'elle est directement Celui des N filtres 25, à 25N qui a été correctement initialisé produit des innovations ambiguës à la fin de chaque pas, qui sont statistiquement plus faibles que les innovations ambiguës produites par les autres filtres. Corrélativement, le: indices de vraisemblance associés- à ce filtre tendent à croître au-fur et à mesure que la procédure d'itération se poursuit - tandis, que les indices de vraisemblance W- attachés aux autres filtres tendant à décroître. On a'constaté que le fonctionnement du dispositif qui -vient d'être décrit entraine, au bout d'un nombre de pas qui peut être d'une dizaine, une convergence des indications à la sortie du circuit de mesure- de vraisemblance vers l'un des filtres. Lorsque le circuit de sélection 50' détecte que l'un. des indices W dépasse un seuil prédéterminé, par exemple 99%, l'estimateur correspondant est adopté comme une mesure représentative de l'état du système cible- à la fin du pas de mesure considéré. Au cours des pas. de mesure suivants effectués avec des fréquences de récurrence qui peuvent être soit identiques, soit modifiées, entre chaque pas, seul l'estimateur de'sortie de ce filtre est retenu comme représentatif de l'état de la cible, les autres filtres pouvant alors être inhibés. produit à. la sortie de chacun des filtres représente une combinaison distance-vitesse possible pour la cible, et que l'indice W correspondant constitue une mesure de la probabilité que cette combinaison représente l'état de la cible au vu de toutes les mesures effectuées jusqu'à présent et y. compris la dernière. On peut expliquer la relation (XXV) en considérant que l'indice Wi (k+1) peut s'écrire : Le théorème de BAYES qui permet d'écrire la. probabilité. que deux événements A et B se produisent, P (A. B) , peut s 'exprimer sous la forme : dans laquelle : P(A/B) est la probabilité de voir A se produire lorsque B s'est produit, P(B/A) est la. probabilité de voir B se.produire lorsque A s'est produit, et P (A) ' et P (B) sont les probabilités propres de .voir A et 3 respectivement se produire. On' peut appliquer l'identité de la relation (XXIX) . deux formes différentes et en les égalant : Si L'on note que le premier terme du second membre de l'ex- du premier- membre de l'expression (XXX) correspond à Wi (k), on peut écrire : Le terme. au: dénominateur, indépendant de i, est donc Le-même pour tous les estimateurs de-sortie de tous les filtres. Par ailleurs, le terme du numérateur es-t proportionnel à: Dans l'exemple de la figure 5, on a indiqué que le rôle du sélecteur est de choisir l'un des estimateurs de sortie d'un des filtres 251 à 25N lorsque l'indice de vraisemblance Wi correspondant atteignait ou dépassait un seuil prédéterminé. En variante, on peut prévoir-de remplacer le circuit de sélection 50 par un circuit de pondération dans lequel, à la fin de chaque pas, les estimateurs Xi issus de chaque filtre sont pondérés-par l'indice de vraisemblance Wi correspondant, avant d'être ajoutés pour former un estimateur de moyenne pondérée qu'on peut utiliser comme-mesure du vecteur définissant 1,'état réel de la cible. Dans tous les cas, on remarque que les résultats des procédures mises en oeuvre par les filtres de Kalman et des mesures de vraisemblance déterminent la conduite du processus de mesure par le radar. La constitution de détail des filtres de Kalman 25. à 25N, du circuit d'analyse de covariance 30 et du circuit de mesure d'indice de vraisemblance 40 qui mettent en oeuvre les fonctions qui viennent d'être décrites en réponse aux données d'initialisation fournies par le circuit 35 de la figure 5 et aux données de mesure issues de l'unité de mesure 12 est maintenant décrite en détail en référence aux figures 6a et 6b. Comme on l'a déjà indiqué à propos des figures 5a et 5b, cette description est donnée, pour la clarté et la simplicité des explications concernant l'invention sous la forme de schémas-blocs de circuits individualisés et remplissant chacun des fonctions nécessaires à la mise en oeuvre de l'invention.' Il va sans dire que cette dernière peut également s'effectuer par d'autres moyens que ceux représentés aux figures.-- De tels moyens apparaîtront sans difficulté à l'homme de l'art muni des renseignements contenus tout au long de cette description. En particulier, on peut réaliser les fonctions de filtrage de Kalman correspondant à chaque position possible de la cible séquentiellement par l'agencement de circuits de mémoire et d'adressage appropriés. Sur les figures 6a et 6b, on a entouré d'un trait interrompu les circuits 30 (analyse de covariance), 40 '(mesure de vraisemblance), 50 (sélecteur.), ainsi que le filtre de Kalman 25.. Ces circuits sont équipés d'un certain nombre de modules et d'unités de mémoires utilisées pour la mise en oeuvre de la récurrence d'un pas k au pas suivant k+1. Ces mémoires sont initialisées par des sorties respectives du circuit 35. Ainsi, au premier pas, une mémoire de temps t(k) enregistre l'instant de fin du premier pas de mesure transmis par la sortie 78 du circuit 35 à l'entrée 103 du circuit d'analyse de covariance 30. Une mémoire 132 de matrice de covariance P(k) enregistre la valeur initiale de celle-ci (sortie 98 du circuit 35 et entrée 101 du circuit 30). Dans le filtre de'Kalman 25. , une mémoire d'estimateur filtre, les composantes du vecteur d'état initial assigné à ce filtre Xi(1/1). Enfin, le circuit de mesure de vraisemblance 40 possède une mémoire 86. de valeur initiale de vraisemblance pour la 89i). Chaque pas de mesure k est suivi d'un cycle d'évaluation de ces mesures à la-_fin duquel le contenu de chacune de ces mémoires est rafraîchi par des valeurs correspondant à l'évaluation effectuée à l'issue du pas k. L'explication qui suit suppose que ces valeurs sont en mémoire lorsque survient l'indication, à la sortie 18 de l'unité de mesure 12, de la sur l'entrée 107 du circuit d'analyse de covariance 30, à un module de départ de cycle 100 (figure 6a), en même temps qu'apparaît, en provenance de la sortie 76 de la porte d'horloge, l'indication de l'instant t(k+l) marquant la fin de ce pas sur l'entrée.105 du circuit 30.Le module de départ de cycle combine ces deux informations avec l'indication de son entrée 109 en sortie de la-mémoire t(k) 124 pour calculer le Il peut donc calculer les matrices A(k) et G(k) suivant les formules (XVII) et (XVIII) et fait apparaître la matrice A(k) sur la sortie 102 et la matrice G(k) Q(k) G T (k) sur sa sortie 104. t(k) en y chargeant, par l'entrée 123, l'indication t(k+l). Un module d'analyse de covariance 130 détermine alors (sortie 33 du circuit 30) et P(k+l), conformément aux relations (XI) à (XIV). A cet effet., ce module 130 possède : une entrée 131 pour recevoir la matrice de covariance des mesures R(k+1) en provenance de la sortie 21 de l'unité de mesure 12, des .entrées 151 (A(k)) et 153 (G(k).Q(k).G (k)), connectées aux sorties respectivement 102 et 104 du module 100, et une entrée issue-de la sortie 134 de la mémoire 132. L'indication P (k+1) apparaissant sur la sortie 136 du module d'analyse de covariance 130 vient rafraîchir, par l'entrée 133, la mémoire P(k) 132. Le-filtre-de Kalman 25i comprend un circuit 110. simulateur de processus ou circuit prédicteur de l'évolution du processus pendant l'intervalle de temps (k) entre les fins des pas de mesure k et k+1 (sortie 102 du module 100). Sur son entrée 113. le circuit 110. reçoit 1`'indication mémorisée par la mémoire 126. de l'estimateur X.(k/k) produite par le filtre d'état au pas k+1 au vu des mesures effectuées jusqu'au pas prédicteur de mesure 115. qui produit, sur sa sortie 116i une indication représente une prédiction du vecteur de mesure non ambiguë au pas k+1 en tenant'compte de toutes les mesures effectuées jusqu'au pas k et est appliquée à l'entrée négative 121.d'un circuit de- sommation 120.' dont l'entrée positive, présentes à l'issue du pas (k+1) à la'sortie 20 de l'unité de mesure 12. A la sortie de ce. circuit 120. est connecté un circuit 123i qui possède une deuxième entrée 124i reliée à l'entrée 28 -du filtre 25i pour y faire apparaître, l'ambiguïté AD (k+1) issue de la sortie 17 de l'unité de mesure. Le circuit 123i appliquera, fonction modula au résultat en sortie du circuit 120i pour faire apparaître sur sa sortie 26i une indication d'innovation ambiguë Cette indication, appliquée à une entrée 163i d'un 171. d'un circuit de sommation 170. dont l'autre entrée 173. est connectée à la sortie 111. du prédicteur d'évolution de processus 110. pour produire à la sortie 27. du. filtre 50. une indication d'estimateur au pas k+1 au vu de toutes les tion (X). Cette indication est utilisée-pour rafraîchir la mémoire 126. sur son entrée 127.. Elle est également appliquée à l'entrée 52. du circuit de sélection 50. du circuit 40, à une entrée 83. d'un circuit 80. dont une autre entrée 85i est connectée, via l'entrée 43, à la' sortie 33 du circuit d'analyse de covariance 30. Le circuit 80i détermine Sa-sortie 82.applique l'indication alpha i(k+1) à une entrée d'un multiplicateur-81. dont l'autre entrée reçoit l'indice de vraisemblance W. (k) à la sortie de la mémoire 86.. La sortie du multiplicateur.81. porte une indication cuit de sommation 90 qui reçoit sur- ses'autres entrées 911 à 91~ ,. les signaux analogues en provenance des multiplicateurs signal 8 (k+1) conformément à. la relation (XXVII) à- une entrée 95i d'un circuit diviseur 94 dont l'autre entrée 93i reçoit le signal de sortie du multiplicateur 81i pour fournir à la sortie 44. du circuit de mesure de- vraisemblance une valeur (XXV). Cette valeur est utilisée,: d'une part pour rafraîchir la mémoire 86i par son entrée 87i et, d'autre part pour être transmise à l'entrée 54i du circuit sélecteur 50. La figure 7 représente très schématiquement la constitution fonctionnelle du circuit de sélection 50. Il comprend un sélecteur de maximum 200 comprenant N entrées 2011 à 201N raccordées aux-entrées 541 à 54N du circuit 50 sur lesquelles apparaissent les valeurs d'indices de vraisemblance W1 à WN à la fin de chaque cycle d'évaluation de pas. Le maximum des valeurs W1 à WN est admis par la sortie 202 du circuit 200 à l'entrée 203 d'un circuit de comparaison de seuil 205. En même temps, l'indice du maximum détecté est mis en mémoire dans un circuit 209.Si l'indice de vraisemblance maximum WS détecté n'est pas supérieur à un seuil prédéterminé, par exemple de 99%, le circuit de comparaison 205 délivre sur sa sortie 206 un signal appliqué à l'entrée 221 d'un circuit de sélection de fréquence 220 qui transmet sur la sortie 56 du circuit de sélection 50 une indication d'une un nouveau pas de mesure est entrepris par l'unité de mesure 12. Les mesures à l'issue de ce pas k+2 seront évaluées de la façon qui vient d'être expliquée auparavant. Le dispositif 220 est agencé pour sélectionner les fréquences fR de récurrence afin d'éviter au mieux les éclipses de signal, c'est-à-dire d'empêcher que le train d'ondes de réception ne soit masqué par le train d'émission. Si. le maximum Ws détecté à la sortie 202 du détecteur de maximum 200 est supérieur au seuil fixé dans le circuit 205, ce dernier émet un signal à sa sortie 204 qui valide un sélecteur d'estimateur 210 recevant sur ses entrées 2131 à présents sur les entrées 521 à 52N du circuit de sélecteur à la fin d'un cycle d'évaluation du pas de mesure k+1. En sélecteur d'estimateur 210 fait apparaître à sa sortie 212 la Ws déterminée.' Cette dernière valeur apparaît également à la sortie 57 du circuit 50. Les signaux présents aux sorties 55 et 57 fournissent respectivement les mesures du vecteur définissant l'état de la cible et un indice de confiance dans ces mesures. voit que la sortie 204 du circuit 205 est également connectée à une ligne de commande 215 propre à commander une inhibition de fonctionnement de tous les filtres 25. à 25N, à l'exception du filtre 25S pendant toute la suite du processus. Au pas suivant, le dispositif fournira directement les mesures 1.Dispositif pour déterminer au moins un paramètre, tel que la vitesse relative et/ou la distance d'une cible, à partir de mesures entachées d'ambiguïté et d'incertitude, caractérisé en ce qu'il comprend : - un dispositif de radar à impulsions à fréquence de récurrence commutable sur plusieurs valeurs pour produire, pour chaque fréquence de récurrence, des mesures dont au moins une est ambiguë des composantes d'un vecteur d'état caractéristique d.u système radar-cible-; - des moyens pour modifier la fréquence de récurrence par pas; des moyens pour déterminer, à, partir des mesures de ces composantes pour une première fréquence de récurrence, une pluralité de vecteurs d'état non ambigus possible pour le système;-.des moyens pour constituer pour chacun de ces Tecteurs d'état possibles un filtre de Kalman propre à simuler l'évolution du système radar-cible à partir d'un état initial défini par ce vecteur et à produire à l'issue de chaque pas un vecteur estimateur en réponse aux mesures fournies par le dispositif de radar pour la fréquence de récurrence- correspondante; et - des moyens pour produire une mesure de la vraisemblance individuelle de l'estimateur produit par chaque filtre du vecteur d'état non ambigu caractéristique du système radar-cible. 2. Dispositif selon la revendication 1, caractérisé.en ce que lesdits filtres sont propres à, déterminer chacun un vecteur d'innovation respectif en réponse aux mesures faites à chaque fréquence de récurrence, et en ce que ladite mesure de vraisemblance est fonction dudit vecteur d'innovation. 3. Dispositif selon_1!une des revendications ou 2, caractérisé en ce que chaque- filtre de Kalman est propre à produire, pour chaque nouveau pas, un vecteur prédicteur de mesure en réponse à l'estimateur déterminé pour le pas précédent et à une indication de la fréquence de récurrence correspondant à ce nouveau pas, et à combiner ce prédicteur de mesure avec le vecteur de mesure ambigu effectif à la sortie du dispositif de radar pour ce nouveau pas afin de produire un vecteur d'innovation ambiguë correspondant à ce nouveau pas pour ce filtre. 4. Dispositif selon la revendication 3, caractérisé en ce que chaque filtre de Kalman est en outre propre à combiner le vecteur prédicteur et le vecteur d'innovation ambigu respectif afin de produire le vecteur estimateur non ambigu correspondant pour ce nouveau pas. 5. Dispositif selon la revendication 2, caractérisé en ce qu'il comprend en outre des moyens pour sélectionner un-des vecteurs estimateurs produits par l'un desdits filtres à l'issue d'un pas considéré comme représentatif de l'état du système radar-cible, en réponse aux mesures de vraisemblance. 6. Dispositif selon la revendication 1, caractérisé en ce-qu'il comprend des moyens d'analyse de covariance communs Il ensemble des filtres de Kalman pour chaque pas. 7. Dispositif selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens pour initialiser les moyens de mesure de vraisemblance à une valeur respective de vraisemblance initiale pour chaque filtre de valeur au début du processus itératif de commutation des fréquences de récurrence. 8. Dispositif selon. la revendication 1, caractérisé en c.e que- les moyens pour déterminer ladite pluralité' devec-teurs non ambigus d'initialisation possibles pour l'état initial du système fonctionnent en réponse a- une détermination approximative de la valeur non ambiguë d'au.moins une .composante sélection d'un nombre limité de telles valeurs à partir de ladite valeur approximative. 9. Dispositif selon la revendication 8, caractérisé en ce qu'il comporte-des moyens pour initialiser les moyens le mesure. de - vrai:semblance pour chacun des filtres en réponse 3.une information relative à la. distribution de probabilité associée à ladite valeur non ambigus approximative. 10. Dispositif selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les moyens pour déterminer-ladite pluralité ie vecteurs possibles pour l'initialisation des filtres de Kalman sont opératoires en réponse à la détection d'une cible pour une fréquence de récurrence dite initiale. 11. Dispositif s'elon la revendication 10, caractérisé en ce que les moyens Four déterminer ladite pluralité de vecteurs non ambigus possibles sont propres à combiner les mesures obtenues pour ladite fréquence de récurrence initiale et les valeurs d'ambiguïté correspondant à cette fréquence de récurrence initiale pour chaque composante ambiguë, pour appliquer à l'entrée de chacun desdits filtres les composantes d'un vecteur d'état-initial respectif. 12. Dispositif selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comporte un module commun à l'ensemble des filtres de Kalman pour déterminer l'intervalle de temps entre la fin des mesures de deux pas successifs, et des termes de pondératic liant les vecteurs prédicteurs et l'innovation aux vecteurs estimateurs du nouveau pas. 13. Dispositif selon la revendication 1, caractérisé .en ce que chaque filtre de Kalman comporte un simulateur de processus pour produire un vecteur prédicteur d'état à la fin de chaque pas et un simulateur de mesure fonctionnant en réponse audit prédicteur d'état pour produire un prédicteur de mesure 14. Dispositif selon la revendication 13, caractérisé en ce que chaque- filtre' comprend en outre des moyens pour déterminer à chaque pas un vecteur d'innovation ambiguë en fonction du prédicteur de mesure, de la mesure proprement dite et- des ambiguïtés correspondant à la fréquence de récurrence utilisée pour cette mesure à ce pas. 15. Dispositif selon la revendication 14, caractérisé en. ce qu'il comporte des moyens d'analyse de covariance communs à l'ensemble des filtres pour produire à l'issue de chaque pas un coefficient de. filtrage caractéristique. du rang de ce pas.et de la précision des mesures, et en ce que chaque filtre de Kalman pondère l'écart entre le vecteur de mesure ambiguë et le prédicteur de mesure à l'aide de ce coefficient pour déterminer le vecteur estimateur non ambigu associé à ce filtre à l'issue du nouveau pas. 16. Dispositif selon la revendication 1, caractérisé en ce que les moyens de mesure de vraisemblance sont propres à infléchir pour chaque filtre de Kalman la valeur de vraisemblance mesurée au pas précédent en fonction de l'innovation déterminée par le filtre de Kalman respectif au nouveau pas. 17. Dispositif selon la revendication 16, caractérisé en ce que lesdits moyens pour mesurer la vraisemblance sont opératoires en réponse à la fois au vecteur d'innovation au nouveau pas-et à la covariance de cette innovation. 18. Dispositif selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens de seuil propres, lorsqu'un seuil prédéterminé e.st atteint par la mesure de vraisemblance fonctionnement des autres filtres. 19. Dispositif selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il c-omprend des moyens propres à déterminer une valeur moyenne des estimateurs en sortie des filtres à chaque pas pondérée par les mesures respectives de vraisemblance. 20. Dispositif selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le radar est propre à effectuer à chaque pas une mesure de distance et une mesurede vitesse de la cible, l'une de ces mesures au moins étant ambiguë. 21. Dispositif selon la revendication 1, caractérisé en ce que le dispositif de mesure radar est un dispositif de radar Doppler à impulsions cohérentes à haute fréquence de répétition.